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  1. Science
  2. Master Degree
  3. Materials Science and Nanotechnology [FSM02Q - FSM01Q]
  4. Courses
  5. A.A. 2025-2026
  6. 1st year
  1. Mathematical Methods for Materials Science
  2. Summary
Insegnamento Course full name
Mathematical Methods for Materials Science
Course ID number
2526-1-FSM02Q004
Course summary SYLLABUS

Course Syllabus

  • Italiano ‎(it)‎
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Obiettivi

L'obiettivo del corso è fornire alcuni strumenti di base dell'analisi matematica, in particolare dell'analisi di Fourier e dell'analisi complessa, utili nello studio delle equazioni differenziali della Fisica Classica e della Meccanica Quantistica.
I risultati di apprendimento attesi includono:

  1. La conoscenza e la comprensione delle definizioni e degli enunciati fondamentali della teoria di Fourier e dell'analisi complessa di base, nonché degli argomenti di alcune dimostrazioni; la conoscenza e la comprensione di alcune classi di esempi fondamentali a cui la teoria si applica.
  2. La capacità di applicare queste conoscenze alla risoluzione di esercizi e problemi semplici, calcolando serie di Fourier e trasformate di Fourier di numerose funzioni e distribuzioni comuni, nonché integrali, residui e serie di potenze di funzioni olomorfe e meromorfe, e di interpretarne i risultati;
  3. La capacità di riconoscere quali metodi di analisi di Fourier possono essere applicati in esempi e contesti specifici, in particolare nella risoluzione di determinate classi di equazioni differenziali tramite trasformata di Fourier, nonché la capacità di valutare quale di questi metodi abbia maggiori probabilità di successo;
  4. Capacità di comunicare e spiegare in modo chiaro e preciso sia gli aspetti teorici del corso che le loro applicazioni a situazioni specifiche.
  5. Una maggiore comprensione della struttura formale della matematica, di come questa possa essere utile nelle applicazioni, nonché la capacità di apprendere ulteriori tecniche matematiche quando necessario.

Contenuti sintetici

Analisi complessa. Serie di Fourier. Trasformata di Fourier. Distribuzioni temperate e delta di Dirac.

Programma esteso

Serie di Fourier
Coefficienti e serie di Fourier in forma reale e complessa. Teorema di Dirichlet. Formula di Parseval.
Analisi complessa
Funzioni complesse. Funzioni olomorfe e funzioni armoniche. Teorema di Cauchy. Serie di Laurent. Teorema dei residui. Lemma di Jordan. Calcolo di integrali mediante il teorema dei residui.
Trasformata di Fourier I
Trasformata e antitrasformata di Fourier classica. Proprietà della trasformata di Fourier. Formula di Parseval. Funzioni gaussiane. Calcolo di alcune trasformate di Fourier con il teorema dei residui.
Distribuzioni
Spazio di Schwartz. Distribuzioni temperate. Operazioni e derivate di distribuzioni. Distribuzione delta di Dirac.
Trasformata di Fourier II
Trasformata di Fourier di distribuzioni temperate. Convoluzione. Applicazioni alla risoluzione di alcune equazioni differenziali parziali.

Prerequisiti

Analisi matematica di base: trigonometria, numeri complessi, calcolo differenziale per funzioni di una o più variabili, equazioni differenziali ordinarie, calcolo integrale (molto importante), successioni e serie di funzioni.
Se uno studente ritiene di avere lacune in uno dei prerequisiti sopra indicati, è caldamente invitato a segnalarlo al docente il prima possibile (idealmente prima dell'inizio del corso).

Modalità didattica

Ci saranno 14 lezioni frontali di due ore con lavagna, oltre a 13 sessioni di esercizi interattivi di due ore. Se necessario, o se gli studenti lo desiderano, del tempo extra potrà essere utilizzato per esercizi di recupero o per esercitazioni supplementari per gli esami. Il corso sarà tenuto in inglese.

Materiale didattico

L'unico materiale obbligatorio è costituito dagli appunti delle lezioni preparati dal docente, che saranno resi disponibili nell'e-learning.
Questi appunti possono essere integrati da libri di testo, come ad esempio:
Advanced engineering mathematics / Erwin Kreyszig. Wiley 10. ed. 2011 (disponibile su Internet Archive all'indirizzo )
Methods of Applied Mathematics with a MATLAB Overview / John H. Davis. Birkhauser (disponibile come ebook presso la Biblioteca Bicocca)
Applied Mathematics / Gerald Dennis Mahan. Kluwer 2002 (disponibile come ebook presso la Biblioteca Bicocca)
K. F. Riley, M. P. Hobson e S. J. Bence. Mathematical Methods for Physics and Engineering, Cambridge University Press (disponibile solo in formato cartaceo presso la Biblioteca Bicocca)
Advanced engineering mathematics / K.A. Stroud. Palgrave Macmillan. 6. ed. 2020. 978-1352010251

Periodo di erogazione dell'insegnamento

Primo mezzo del I semestre 2024-2025.

Modalità di verifica del profitto e valutazione

Esame scritto, consistente in domande aperte sulla soluzione di esercizi, problemi o sulla teoria del corso. Voto: 30/30.
L'esame orale in generale non è obbligatorio. Tuttavia, può essere richiesto dallo studente o dal docente per confermare o modificare il punteggio ottenuto nello scritto. Gli esami orali consistono in: discussione dell'esame scritto; domande su definizioni, enunciati e dimostrazioni (selezionate) di teoremi; può essere richiesta la soluzione di ulteriori esercizi.
Gli esami mirano a verificare il livello di conoscenza, l'autonomia di giudizio dello studente e le sue capacità comunicative.
Non sono previste prove parziali in corso.

Orario di ricevimento

Su appuntamento, inviando un'e-mail a reinier.kramer@unimib.it.

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Aims

The aim of the course is to provide some basic tools of Mathematical Analysis, notably of Fourier analysis and complex analysis, which are useful in the study of the differential equations of Classical Physics and Quantum Mechanics.
The expected learning outcomes include:

  1. The knowledge and the understanding of the fundamental definitions and statements of Fourier theory and basic complex analysis, as well as of the arguments in some proofs; the knowledge and the understanding of some classes of fundamental examples to which the theory applies.
  2. The ability to apply this knowledge to solve exercises and simple problems, calculating Fourier series and Fourier transforms of many common functions and distributions, as well as integrals, residues, and power series of holomorphic and meromorphic functiosn, and to interpret the results;
  3. The ability to recognize which methods of Fourier analysiscan be applied in specific examples and settings, in particular solving certain classes of differential equations via Fourier transform, as well as the ability to judge which of these methods will be most likely to succeed;
  4. The ability to communicate and explain in a clear and precise manner both the theoretical aspects of the course and their applications to specific situations.
  5. An increased understanding of the formal structure of mathematics, how this can be useful in applications, as well as the skill to learn more mathematical techniques when necessary.

Contents

Complex analysis. Fourier series. Fourier transform. Tempered distributions and Dirac delta.

Detailed program

Fourier series
Fourier coefficients and series in real and complex form. Dirichlet theorem. Parseval formula.
Complex Analysis
Complex functions. Holomorphic functions and harmonic functions. Cauchy's theorem. Laurent series. Residue theorem. Jordan Lemma. Calculation of integrals by means of residue theorem.
Fourier transform I
Classical Fourier tranform and antitransform. Properties of the Fourier transform. Parseval formula. Gaussian functions. Calculation of some Fourier transforms with the residue theorem.
Distributions
Schwartz space. Tempered distributions. Operations and derivatives of distributions. Dirac delta distribution.
Fourier transform II
Fourier transform of tempered distributions. Convolution. Applications to the resolution of some partial differential equations.

Prerequisites

Basic mathematical analysis: trigonometry, complex numbers, differential calculus for functions of one or several variables, ordinary differential equations, integral calculus (very important), sequences and series of functions.
If a student thinks they have gaps in one of the prerequisites above, they are warmly invited to point it out to the teacher as soon as possible (ideally before the beginning of the course).

Teaching form

There will be 14 two-hour in-person ‘delivered didactics’ lectures with blackboard, as well as 13 two-hour interactive exercises sessions. If necessary, or if the students desire it, some extra time my be used for overflow or extra practice for the exams. The course will be taught in English.

Textbook and teaching resource

The only mandatory material is lecture notes prepared by the teacher, they will be made available in the e-learning.
These notes can be supplemented by textbooks, as for instance:
Advanced engineering mathematics / Erwin Kreyszig. Wiley 10. ed. 2011 (available on Internet Archive at )
Methods of Applied Mathematics with a MATLAB Overview / John H. Davis. Birkhauser (available as an ebook at Bicocca Library)
Applied Mathematics / Gerald Dennis Mahan. Kluwer 2002 (available as an ebook at Bicocca Library)
K. F. Riley, M. P. Hobson and S. J. Bence. Mathematical Methods for Physics and Engineering, Cambridge University Press (available only in paper form at Bicocca Library)
Advanced engineering mathematics / K.A. Stroud. Palgrave Macmillan. 6. ed. 2020. 978-1352010251

Semester

First half of the 1st Semester 2024-2025.

Assessment method

A written exam, which consists in open questions about solution of exercises, problems or the theory of the course. Marks out of 30.
The oral exam in general is not mandatory. However it can be requested either by the student or by the teacher in order to confirm or modify the score obtained at the written exam. Oral exams consist in: discussion of the written exam; questions on definitions, statements and (selected) proofs of theorems; solution of further exercises can be required.
The exams aim at verifying the level of knowledge, the student's independence in making judgements, as well as his/her communication skills.
There are no ongoing partial tests.

Office hours

By appointment, sending an e-mail to reinier.kramer@unimib.it.

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Key information

Field of research
MAT/05
ECTS
6
Term
First semester
Course Length (Hours)
52
Degree Course Type
2-year Master Degreee
Language
English

Staff

    Teacher

  • RK
    Reinier Kramer

Students' opinion

View previous A.Y. opinion

Bibliography

Find the books for this course in the Library

Enrolment methods

Manual enrolments
Self enrolment (Student)

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